硬核评测：戴尔 Precision 5860 塔式工作站部署本地DeepSeek

2024年春节前后，DeepSeek像一股AI旋风席卷全网。当所有人都在疯狂安利这个国产大模型时，官网却因流量暴增而频频卡顿。作为专业的AI实验室，我们怎么能接受这种“云端排队"的体验？既然DeepSeek是开源模型，那答案就简单了——直接把它"请"进办公室！

春节我们请的不是传统意义上的神，而是把DeepSeek部署在了一台戴尔 Precision 5860塔式工作站上。这台硬核设备现在就静静地站在实验室里，为整个团队提供稳定、高效的AI服务。

评测机构：至顶AI实验室

测评时间：2025年4月5日

评测产品：戴尔 Precision 5860 塔式工作站

主要参数：搭载两块英伟达RTX5000 Ada显卡

评测主题：戴尔 Precision 5860塔式工作站部署本地DeepSeek

硬件配置：为AI而生的专业工作站

戴尔Precision 5860塔式工作站是我们此次评测的主角。考虑到团队多人共用的实际需求，这台工作站的配置堪称豪华：

双路显卡配置：搭载两块英伟达RTX 5000 Ada专业显卡

模型选择：部署DeepSeek R1 70B版本

应用场景：充分应对大部分工作需求和日常AI对话

这样的配置组合，让本地部署大模型不再是空谈，而是真正可以落地的生产力工具。

评测方案：用Dify打造友好的使用体验

为了让团队成员能够便捷地使用本地部署的DeepSeek，我们选择了当下热门的Dify作为图形界面。Dify是一个开源的模型应用开发平台，融合了后端即服务和运维的理念，能够简化和加速AI应用的创建和部署。它不仅支持多种模型，还提供了丰富的功能组件，可以快速构建生产级的AI应用。

部署流程，整个部署过程出乎意料的顺畅：

权限管理：首次注册用户自动成为管理员，可在Workspace中添加团队成员并管理权限

应用创建：通过工作室可以创建聊天助手、Agent、文本生成应用、Chat Flow、工作流等多种形式

模型配置：输入系统提示词（如"你是一个幽默的机器人"），选择本地的DeepSeek R1 70B推理模型

即开即用：配置完成后即可开始对话

实战测试：推理模型的独特优势

在实际测试中，我们发现了一个有趣的现象：用推理模型做翻译虽然效率不算最高（因为每次都需要"思考一遍"），但在复杂的工作流中却展现出了独特的价值。

为什么选择推理模型而非通用模型？

通用模型当然也能完成任务，但它需要精心设计的结构化提示词，这对团队中的非技术人员来说是个不小的门槛。而DeepSeek R1这样的推理模型拥有强大的思维链能力，通过可见的思考过程解决了这个难题——即使是AI"小白"，不需要掌握复杂的提示词工程，也能生成高质量的内容。

多模态增强实验

我们还进行了一个更有意思的实验：让推理模型为多模态模型"补脑"。

具体流程是这样的：

1. 先调用DeepSeek R1推理模型，输出完整的思考过程

2. 将这个思考过程传递给Gemini等多模态模型学习

3. 多模态模型的思考能力得到增强，能更好地理解图片等多模态信息

这种"一项任务调用两个模型"的方案对硬件算力要求很高，但对于搭载双RTX 5000 Ada的Precision 5860来说，处理起来轻轻松松，没有任何压力。

扩展应用：通过API释放更多可能

Dify的强大之处还在于其开放性。通过API接口，我们创建的工作流可以轻松集成到其他产品中——无论是网页应用、APP还是硬件设备，都能摇身一变成为AI驱动的智能产品。这让不熟悉Dify的用户也能快速上手，真正实现AI能力的普惠化。

评测结论：小团队的AI服务器新选择

在AI时代，“每个人都需要一台AI PC”已经成为共识。而对于团队来说，一台AI服务器同样不可或缺。但AI服务器就一定要是机架式的庞然大物吗？

我们的答案是：不一定。

戴尔Precision 5860塔式工作站用实际表现证明：对于中小团队而言，一台配置合理的工作站完全可以胜任AI服务器的角色。它既有专业级的性能，又有工作站的灵活性和易维护性，是本地部署大模型的理想选择。

从DeepSeek官网卡顿到本地部署丝滑流畅，从依赖云端到掌控算力，这不仅是一次技术评测，更是AI应用范式的一次转变。当大模型真正"住进"你的办公室，AI才能从概念变成触手可及的生产力。

至顶AI实验室

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